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Vers un cadre d’IA responsable pour la conception de systèmes décisionnels automatisés au MPO: une étude de cas de la détection et de l’atténuation des biais (view source)

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=== IA responsable ===

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L’IA responsable est un cadre de gouvernance qui documente la manière dont une organisation donnée relève les défis liés à l’intelligence artificielle (IA) d’un point de vue éthique et juridique. Afin de garantir des ~~pratiques responsables~~ en matière ~~d’IA, les~~ organisations ~~ont défini~~ des ~~principes directeurs pour guider~~ le ~~développement d’applications et~~ de ~~solutions d’IA.~~

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Une étude des cadres établis en matière d’utilisation responsable de l’IA par d’autres organisations et à une inspection des cas d’utilisation de l’IA par le MPO a permis de définir un ensemble de thèmes sur l’utilisation responsable de l’IA pour un cadre du MPO :

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~~Selon l’étude ''The global landscape of AI ethics guidelines'' (Le paysage mondial~~ des lignes directrices en matière d’éthique de l’IA) <ref name=":0">A. Jobin, M. Ienca and E. Vayena, "The global landscape of AI ethics guidelines," ''Nature Machine Intelligence,'' p. 389–399, 2019.</ref>, certains principes sont mentionnés plus souvent que d’autres. Cependant, Gartner a conclu qu’une convergence mondiale émerge autour de cinq principes éthiques <ref>S. Sicular , E. Brethenoux , F. Buytendijk and J. Hare, "AI Ethics: Use 5 Common Guidelines as Your Starting Point," Gartner, 11 July 2019. [Online]. Available: <nowiki>https://www.gartner.com/en/documents/3947359/ai-ethics-use-5-common-guidelines-as-your-starting-point</nowiki>. [Accessed 23 August 2021].</ref>:

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* La protection des renseignements personnels et la sécurité

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* La transparence

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* La responsabilisation

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* La méthodologie et la qualité des données

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* L’équité

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* L’explicabilité

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* Centré sur l’humain et socialement avantageux

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Chaque thème couvre un ensemble de lignes directrices de haut niveau définissant les objectifs fixés par le cadre. Ces lignes directrices sont appuyées par des processus concrets qui fournissent les directives précises nécessaires pour atteindre les objectifs dans la pratique. Pour appuyer les lignes directrices établies sous le thème Équité de l’utilisation responsable de l’IA, nous avons élaboré un processus de détection et d’atténuation des préjugés dans les modèles d’apprentissage automatique.

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* Équitable

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* Explicable et transparent

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* Sécuritaire et ~~sûr~~

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* Responsable

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~~La définition~~ des ~~différents principes directeurs est incluse~~ dans ~~<ref name=":0" />~~ .

== Processus de détection et d’atténuation des biais ==

Lee.croft

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